复杂环境下尺度不变特征的检测与匹配技术研究
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Research on Scale Invariant Feature Extraction and Matching Technique in Complex Environment
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    摘要:

    针对农业机器人复杂的工作环境,引入了一种新的鲁棒特征点检测算法——SURF算法,其对光照变化、旋转、尺度变化等具有很好的鲁棒性,精度能达到亚像素级别;在此基础上,利用最近邻法则结合BBF(best bin first)搜索算法,对SURF特征点进行精确匹配,实验表明,本文所提出的方法鲁棒性或实时性较目前常用的Harris算法和SIFT算法更好,可应用在机器人视觉定位、地图构建、智能导航等方面,具有一定的理论和应用价值。

    Abstract:

    Aimed at the complex work environment of Agricultural robots, this paper introduced a new robust feature point detection algorithm - SURF algorithm. It shows good robustness in environment where exist illumination, rotation, or scale change, and achieve sub-pixel precision level; On this basis, we used the nearest neighbor rule and BBF (best bin first) search algorithm to do many feature points matching experiments. The result shows that the method is more robust than Harris and has better real time than SIFT algorithm. It has some theoretical and practical value in robot vision localization, map building, intelligent navigation, etc.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郑玉龙. 复杂环境下尺度不变特征的检测与匹配技术研究[J]. 科学技术与工程, 2011, (23): .
zhengyulong. Research on Scale Invariant Feature Extraction and Matching Technique in Complex Environment[J]. Science Technology and Engineering,2011,(23).

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  • 收稿日期:2011-04-23
  • 最后修改日期:2011-04-23
  • 录用日期:2011-05-04
  • 在线发布日期: 2011-07-08
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